Глубокое обучение с точки зрения практика из жанра Другая компьютерная литература

MarijaAlex

Причины полюбить тебя вновь

История в основном понравилась,а те маленькие недочёты не имеют большого значения для моего мнения.Люблю книжки второго шанса и эта интересна.Мне даже показалось,что некоторые моменты напоминают нашу

MarijaAlex

Дай мне развод (СИ)

Плохая сказка.Фальшивая насквозь и настолько примитивный сюжет, что если пройти мимо, то ничего не потеряешь.Зато может посчастливится набрести на стоящую книжку и провести время с пользой для себя.

MarijaAlex

Сердце для любимой [СИ litres]

Сказка,которая смогла понравиться тем ,что в ней есть замечательная героиня.Возможно действительно сказочная,но такая милая, надежная и искренная в своём отношении к людям.Умом понимаешь,что перед тобой

Vega.05

Знаток: Сказ последний

Пошлиинааа

Qwerty1980

Новый Рал 7 (СИ)

Qwerty1980

Новый Рал 5 (СИ)

Глубокое обучение с точки зрения практика

Другая компьютерная литература, Программы

Автор: Паттерсон Джош, Гибсон Адам

Язык: русский

Год: 2018

Добавил: Admin 10 Июн 20

Проверил: Admin 10 Мар 21

Формат: FB2, ePub, TXT, RTF, PDF, HTML, MOBI, JAVA, LRF

Currently 0/5

Рейтинг: 0/5 (Всего голосов: 0)

Аннотация

Интерес к машинному обучению зашкаливает, но завышенные ожидания нередко губят проекты еще на ранней стадии. Как машинное обучение — и особенно глубокие нейронные сети — может изменить вашу организацию? Эта книга не только содержит практически полезную информацию о предмете, но и поможет приступить к созданию эффективных сетей глубокого обучения.

Авторы сначала раскрывают фундаментальные вопросы глубокого обучения — настройка, распараллеливание, векторизация, конвейеры операций, а затем переходят к библиотеке Deeplearning4j (DL4J), предназначенной для разработки технологических процессов профессионального уровня. На реальных примерах читатель познакомится с методами и стратегиями обучения глубоких сетей с различной архитектурой и их распараллеливания в кластерах Hadoop и Spark.

Издание предназначено для специалистов по анализу данных, находящихся в поисках более широкого и практического понимания принципов глубокого обучения.